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Ambiente logico per il Clustering Spazio-Temporale

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Capitolo 1 – Stato dell’arte 11 La generalizzazione di una classe di oggetti può essere vista come una sequenza di processi di generalizzazione orientati agli insiemi dove ognuno trasforma una classe in classi relativamente più generalizzate. La classe costruita dal processo di generalizzazione è chiamata classe di lavoro L, mentre la classe iniziale (quella formata dagli elementi ritenuti importanti) è chiamata classe di lavoro iniziale, L k . La classe generata dall’applicazione dell’operatore di generalizzazione è chiamata classe risultante, R. L’idea chiave di questa tipologia di data mining è l’induzione orientata agli attributi. Questa è una tecnica efficiente di generalizzazione dei dati [FSP96], che presa una query espressa in SQL-like, raccoglie l’insieme dei dati rilevanti in un database. A questo punto viene fatta la generalizzazione dei dati risalendo le gerarchie concettuali e riassumendo le relazioni generali tra dati spaziali e non spaziali ad un più alto livello concettuale. L’induzione può essere applicata ai dati non spaziali in vari modi: a. risalendo la gerarchia concettuale quando i valori di una tupla sono rimpiazzati da valori generalizzati; b. rimuovendo gli attributi quando non è possibile un ulteriore passo di generalizzazione e ci sono troppi valori distinti per ogni attributo e c. fondendo le tuple identiche. Il processo di induzione continua fin quando tutti gli attributi sono generalizzati al livello desiderato. Per esempio, “età” può essere vista come un attributo ottenuto attraverso l’applicazione del metodo “calcolo_età” basato sulla data di sistema corrente ed il valore contenuto nell’attributo “data_di_nascita” di un oggetto “persona”. Per la generalizzazione basata su classi, si seleziona un insieme di operatori di generalizzazione e lo si applica ad un attributo contenuto in L k , senza considerare le interrelazioni tra differenti attributi prima che i concetti in ogni attributo siano generalizzati ad livello ragionevolmente alto. L’induzione orientata agli attributi, che considera le relazioni tra attributi solo quando i dati sono stati generalizzati ad un alto livello concettuale, ha lo scopo di ridurre notevolmente la complessità computazionale nel processo di generalizzazione del database.
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Ambiente logico per il Clustering Spazio-Temporale

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Informazioni tesi

  Autore: Francesco Fornasari
  Tipo: Laurea liv.II (specialistica)
  Anno: 2001-02
  Università: Università degli Studi di Pisa
  Facoltà: Scienze Matematiche, Fisiche e Naturali
  Corso: Informatica
  Relatore: Franco Turini
Coautore: Barbara Furletti
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 217

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Parole chiave

algoritmi di clustering
clustering
gis
k-means
logico
spazio temporale
traiettorie

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